满28包邮 金融行业职工心理健康与心理调适学习读本 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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魏湘 著

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店铺： 梅凯瑞图书专营店

出版社： 中国社会出版社

ISBN：9787508732619

商品编码：29963300570

包装：平装

出版时间：2010-07-01

基本信息

书名：金融行业职工心理健康与心理调适学习读本

定价：30.00元

作者：魏湘

出版社：中国社会出版社

出版日期：2010-07-01

ISBN：9787508732619

字数：175000

页码：220

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.281kg

编辑推荐

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内容提要

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本书借鉴了相关心理学领域上的一些成熟理论模式，结合金融行业岗位和职业特点，由相关专业领域人士编写而成。书中系统地讲述了心理健康和心理问题，阐述了金融行业职工应具备的职业心理素质，分析了金融行业职工产生心理问题的原因与环境，用通俗易懂的语言传授各种心理调适方法。其目的是力求通过心理健康教育，使金融行业职工不断正确地认识自我，增强调控自我、承受挫折和适应环境的能力，达到培养职工健全的人格和良好的个性心理品质，有利于促进身心健康，有利于提高工作适应能力、有利于减轻心理负担，有利于更好地服务大众的目的。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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好的，这是一份针对一本假设的、与“金融行业职工心理健康与心理调适学习读本”无关的图书的详细简介。 --- 书名：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践指南》 作者： 张伟、李明 著 出版社： 科技先锋出版社 定价： 128.00 元 ISBN： 978-7-5086-XXXX-X --- 图书简介 拥抱智能时代的语言革命：从理论到实战的权威指南 在信息爆炸的今天，自然语言处理（NLP）已不再是实验室中的尖端技术，而是驱动着从搜索引擎、智能客服到自动驾驶等无数现代应用的核心引擎。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践指南》，旨在为计算机科学专业人士、数据科学家以及对人工智能前沿技术抱有浓厚兴趣的读者，提供一本全面、深入且极具实操性的技术手册。 本书摒弃了对NLP基础概念的冗余介绍，直奔当前最热门、最具挑战性的深度学习模型在文本处理中的具体应用。我们聚焦于Transformer架构的演进、大型语言模型（LLMs）的微调策略，以及如何构建高鲁棒性、可解释的工业级NLP系统。 第一部分：深度学习范式在NLP中的迁移与重构 本部分系统回顾了从循环神经网络（RNNs）到注意力机制，再到Transformer模型的关键技术跃迁。我们深入剖析了自注意力机制（Self-Attention）的数学原理及其在捕捉长距离依赖关系上的巨大优势。 Transformer架构的精细解构： 不仅涵盖了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的结构细节，更详细探讨了位置编码（Positional Encoding）的多样化实现方式，特别是旋转位置编码（RoPE）和相对位置编码（Relative Position Encoding）如何提升模型的序列处理能力。 预训练范式的转变： 我们将BERT、GPT系列以及T5等主流模型的预训练目标（如掩码语言模型MLM、因果语言模型CLM）进行对比分析，阐述它们在下游任务中的适用性和局限性。特别关注了如何设计更高效、更具泛化能力的预训练任务。 模型效率与部署优化： 鉴于大型模型的计算资源需求，本章详述了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技术（如INT8、FP16）在保持性能前提下减小模型体积和推理延迟的方法。 第二部分：大型语言模型（LLMs）的定制化与精调 随着参数量达到千亿级的模型成为常态，如何高效地将这些“通用智能”转化为特定领域的“专业工具”成为核心挑战。本部分是本书的实践核心。 参数高效微调（PEFT）技术详解： 我们详细介绍了当前最主流的PEFT方法，包括LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix Tuning和Prompt Tuning。通过大量的代码示例和性能对比，读者将学会如何仅更新模型的一小部分参数，实现快速、低成本的模型适配。 指令微调（Instruction Tuning）与人类反馈强化学习（RLHF）： 本章深入探讨了如何通过高质量的指令数据集训练模型遵循复杂指令，以及RLHF流程（包括奖励模型的训练与PPO算法的应用）在确保模型输出的安全性和对齐性方面的重要作用。 多模态融合的初步探索： 介绍了将文本信息与视觉、听觉信息结合的模型架构，例如CLIP和其在跨模态检索和内容理解中的前沿应用。 第三部分：前沿应用场景与复杂任务处理 本书不满足于基础的文本分类或命名实体识别，而是将重点放在需要深层语义理解和推理能力的复杂场景。 知识图谱与文本的深度结合： 阐述了如何利用LLMs进行知识抽取、关系推理以及知识图谱的自动构建与补全。探讨了基于图结构信息的文本表示学习方法。 复杂问答系统（Complex QA）： 涵盖了开放域问答（Open-Domain QA）中检索增强生成（RAG）系统的构建流程。重点分析了向量数据库的选择、文档切片策略对最终答案质量的影响，以及如何应对“幻觉”（Hallucination）问题。 代码生成与理解： 针对编程语言处理，介绍了专门针对代码结构和逻辑的预训练模型（如CodeBERT, Codex），以及如何利用注意力机制捕捉代码中的依赖关系进行错误修复和代码重构。 第四部分：模型的可解释性、鲁棒性与伦理考量 在NLP模型日益“黑箱化”的背景下，理解模型决策和确保系统安全至关重要。 可解释性方法（XAI）： 介绍了如LIME、SHAP值在NLP任务中的应用，帮助读者理解模型为何给出特定预测，特别是对于Transformer模型中注意力权重的可视化分析。 对抗性攻击与防御： 探讨了文本领域的常见对抗样本生成技术（如同义词替换、拼写错误注入），并提供了针对性的防御策略，以提高模型的鲁棒性。 偏见检测与缓解： 严肃探讨了训练数据中隐含的社会偏见如何被模型放大，并介绍了量化评估模型偏见（如基于特定词汇表的测试）以及在微调阶段进行偏见抑制的技术方案。 本书特点 1. 实践驱动： 全书穿插了基于PyTorch和Hugging Face Transformers库的数百行高质量、可直接运行的代码示例，涵盖模型搭建、数据预处理到性能评估的全流程。 2. 前沿聚焦： 紧密跟踪ACL、NeurIPS等顶级会议的最新研究成果，确保内容的时效性和先进性。 3. 深入剖析： 对核心算法的讲解详尽深入，不仅仅停留在API调用层面，力求让读者理解“为什么”有效，而非仅仅“如何”使用。 无论您是希望快速掌握LLM部署的工程师，还是致力于提升模型性能的研究人员，本书都将是您在深度学习驱动的自然语言处理领域取得突破的必备参考书。 --- 目标读者： 具备Python编程基础、熟悉机器学习基本概念的软件工程师、数据科学家、AI研究人员、高校计算机专业高年级本科生及研究生。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始拿到这本书，是抱着一种“完成任务”的心态去看的，毕竟是单位组织学习的读本，想着大概就是翻翻，了解一下大意就够了。但越看越觉得不对劲，这本书的内容，远比我想象的要深入和有价值得多。它没有那种宏大叙事的理论框架，而是聚焦于金融行业从业者最真实的痛点，用一种非常亲切、朴实的方式去讲述。比如，书中提到的一些关于“职业倦怠”的案例，简直就是我自己的写照！那种身心俱疲、对工作失去热情的感觉，我太熟悉了。但是，这本书并没有停留在描述困境，而是提供了非常具体的解决方案。我最喜欢的是关于“时间管理与精力分配”的那部分，它不仅仅是教你如何提高效率，更重要的是如何科学地利用和恢复自己的精力，让我意识到，很多时候不是不够努力，而是方法不对，精力分配失衡。还有对“职业发展焦虑”的解读，让我找到了很多共鸣，也给我指明了方向。总的来说，这本书的价值在于它能够精准地击中金融行业从业者的“软肋”，并且提供切实可行的“良方”，让我觉得读起来既有代入感，又能学到真东西。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容真是太出乎我意料了！我原本以为它会是一本比较枯燥的理论著作，充斥着各种心理学专业术语和抽象的概念，毕竟是“金融行业职工心理健康与心理调适学习读本”，听起来就感觉离我的日常工作有些距离。但翻开第一页，我立刻被吸引住了。作者的语言非常生动，不是那种刻板说教的风格，而是像一位经验丰富的朋友在娓娓道来。书中穿插了大量真实的案例，而且都是我非常熟悉的金融行业场景，比如面对巨大的业绩压力、客户投诉、高强度的工作节奏、复杂的利益关系等等，这些都让我产生了强烈的共鸣。我常常会在阅读过程中停下来，反复思考书里提到的情境，对比自己的经历，仿佛作者就是在我耳边轻声指导，告诉我该如何理解自己的情绪，如何应对那些让我焦虑、疲惫的时刻。书里提出的“情绪排毒”方法，我尝试了其中几个，效果惊人，感觉积压在心里的负能量真的被释放了许多。还有关于职场人际关系的分析，也让我茅塞顿开，很多之前处理不好的人际关系问题，现在从新的角度去看，就觉得豁然开朗了。总而言之，这本书的实用性和启发性都远超我的预期，绝对是我近几年读到的最有价值的一本书籍之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本“读本”，更像是一本“工具箱”。我拿到它的时候，正处于一个工作瓶颈期，感到非常迷茫和焦虑，对未来充满不确定性。我抱着试试看的心态翻开了这本书，没想到里面提供了那么多实用的工具和方法。最让我惊喜的是，它并没有给我灌输“你应该怎样”的鸡汤，而是引导我去探索“我为什么会这样”。比如，书中关于“认知重构”的章节，让我意识到很多时候，我们感到痛苦，并不是因为事情本身，而是因为我们对事情的看法。我学会了如何识别和挑战那些消极的思维模式，用更积极、更客观的视角来看待问题。还有关于“情绪调节”的技巧，像“正念练习”、“放松技巧”等等，我都尝试了，并且发现它们真的有效。尤其是在处理一些棘口的客户沟通时，运用书里提到的沟通技巧，效果出奇的好，大大减少了不必要的冲突。我喜欢这本书的逻辑性，它层层递进，从认识心理健康的重要性，到分析各种压力源，再到提供具体的调适方法，每一步都非常清晰，让我能够循序渐进地学习和实践。现在，我感觉自己面对工作中的挑战，更有信心，也更从容了。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书真的让我眼前一亮！当初拿到这本书，我其实并没有抱太高的期望，想着大概就是些老生常谈的道理，加上金融行业的背景，可能内容会比较专业化、理论化，不太容易消化。但事实证明，我的顾虑是多余的。这本书最大的亮点在于，它非常接地气。作者没有一味地灌输枯燥的理论，而是将心理学的知识巧妙地融入到金融行业从业者日常会遇到的各种困境中。书里对“内卷”、“内耗”等当下金融职场的热门话题进行了深入剖析，并且给出了切实可行的应对策略。我尤其喜欢书中关于“目标设定与压力管理”的部分，它不是简单地告诉你“要设定目标”，而是详细地讲解了如何设定SMART目标，以及在压力下如何保持专注和动力。还有关于“倦怠期的自我疗愈”，那些方法听起来一点都不复杂，我尝试了书里提到的几次呼吸练习，真的能让我瞬间平静下来。让我印象深刻的是，书中还专门讲到了如何平衡工作与生活，以及在快节奏的金融行业中如何建立健康的社交关系，这些内容对于我这样的职场人来说，简直是及时雨。读完这本书，我感觉自己对压力的认知有了很大的改变，不再那么害怕和抗拒，而是学会了如何与它共处，甚至将其转化为成长的动力。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我感觉非常“懂我”的书。作为一名金融行业的从业者，我深知这份工作的特殊性：高压、快节奏、强竞争，还有层出不穷的挑战。长期以来，我都觉得自己的心理状态很容易受到工作环境的影响，有时会感到力不从心，甚至对这份工作产生了怀疑。我尝试过很多方式来调整，但效果都不尽如人意。直到读了这本书，我才仿佛找到了“救星”。它不是那种空泛的理论说教，而是像一位经验丰富的心理咨询师，深入浅出地分析了金融行业从业者面临的各种心理困境，并提供了极具操作性的调适方法。书中关于“压力应对策略”的部分，我反复研读了多次，里面的很多建议都让我豁然开朗。比如，如何识别和管理自己的情绪，如何建立健康的界限，如何在团队中有效沟通等等。我尤其喜欢书中对于“积极心理学”的应用，它鼓励我们去发现生活中的美好，去培养感恩之心，去寻找工作的意义。读完这本书，我感觉自己的心理状态得到了显著的改善，不再那么容易被外界的压力所干扰，而是能够更加平和、自信地面对工作和生活。这本书让我明白，心理健康同样重要，并且是可以主动去学习和掌握的技能。